論文の概要: Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00493v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 10:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:17.150445
• Title: Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding
• Title（参考訳）: Video-3D LLM:3Dシーン理解のための位置認識ビデオ表現学習
• Authors: Duo Zheng, Shijia Huang, Liwei Wang,
• Abstract要約: Video-3D LLMは3Dシーンをダイナミックビデオとして扱い、3D位置エンコーディングをこれらの表現に組み込む。 本モデルは,複数の3次元シーン理解ベンチマークにおいて,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.382210260928776
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has significantly impacted various multimodal tasks. However, these models face challenges in tasks that require spatial understanding within 3D environments. Efforts to enhance MLLMs, such as incorporating point cloud features, have been made, yet a considerable gap remains between the models' learned representations and the inherent complexity of 3D scenes. This discrepancy largely stems from the training of MLLMs on predominantly 2D data, which restricts their effectiveness in comprehending 3D spaces. To address this issue, in this paper, we propose a novel generalist model, i.e., Video-3D LLM, for 3D scene understanding. By treating 3D scenes as dynamic videos and incorporating 3D position encoding into these representations, our Video-3D LLM aligns video representations with real-world spatial contexts more accurately. In addition, we have implemented a maximum coverage sampling technique to optimize the trade-off between computational cost and performance. Extensive experiments demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance on several 3D scene understanding benchmarks, including ScanRefer, Multi3DRefer, Scan2Cap, ScanQA, and SQA3D.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の急速な進歩は、様々なマルチモーダルタスクに大きな影響を与えている。 しかし、これらのモデルは3次元環境内で空間的理解を必要とするタスクにおいて課題に直面している。 ポイントクラウド機能の導入など、MLLMを強化する努力は行われているが、モデルの学習した表現と3Dシーンの本質的な複雑さの間には、かなりのギャップが残っている。 この違いは、主に2次元データに基づくMLLMのトレーニングに起因しており、3次元空間の解釈におけるそれらの有効性を制限する。 本稿では,3次元シーン理解のための新しいジェネラリストモデルであるVideo-3D LLMを提案する。 3Dシーンを動的ビデオとして扱い、これらの表現に3D位置エンコーディングを組み込むことで、ビデオ3D LLMは実世界の空間コンテキストとより正確にビデオ表現を整合させる。 さらに,計算コストと性能のトレードオフを最適化するために,最大カバレッジサンプリング手法を実装した。 ScanRefer、Multi3DRefer、Scan2Cap、ScanQA、SQA3Dなど、いくつかの3Dシーン理解ベンチマークにおいて、我々のモデルが最先端の性能を達成することを示した。

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